Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak ayçiçeği bitkisi fenolojik evresinin izlenmesi ve verim tahmin çalışması
Monitoring of phenological stage and yield estimation of sunflower plant using sentinel-2 satellite images
- Tez No: 547729
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Dünyanın nüfusunun artışıyla birlike, şehirleşme artmakta ve tarım arazileri azalmaktadır. Bu sebeple tarım arazilerinin izlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, Sentinel-2 optik görüntüleme uyduları ile ayçiçeği bitkisinin fenolojik evresini Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt and CHemical industry (BBCH) kod ölçeğinde incelenmesi ve verim tahmini çalışmaları için uygunluğunun analiz edilmesidir. Çalışma kapsamında; Ayçiçeği üretiminde önemli yeri olan Tokat ili Zile ilçesinde ayçiçeği parselleri tespit edilmiştir. Tespit edilen parsellerin tapu sınırları öğrenilmiş ve fenolojik evresi sürecinde dört kez araziye çıkılarak bitkinin evre takibi gerçekleştirilmiştir. Uydudan takibi için 5 gün zamansal çözünürlüğe ve 13 adet bant ile geniş spektral çözünürlüğe sahip, ücretsiz olarak erişimi sağlayan Sentinel-2 optik görüntüleme uyduları tercih edilmiştir. Çalışmada, Normalize Fark Bitki İndeksi (NDVI: Normalized Difference Vegatation Index), Normalize Fark Bitki İndeksi kırmızı-kenar 1 (NDVIre1: Normalized Difference Vegetation Index red-edge 1), Basit Oran kırmızı-kenar 1 (SRre1: Simple Ratio red-edge) bitki indeksleri ile evre takibi ve parsel bazlı verim hesabı yapılmıştır. Çalışmada, ayçiçeği bitkisi fenolojik evresi sürecinde 23 adet görüntü kullanılmış ve her görüntüde parsellerin yansıtım değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca, bitki indeks değerleri ile verim arasındaki korelasyonlara bakılmıştır. Güvenilirlik ölçütü olarak Karesel Ortalama Hata (KOH) dikkate alınmıştır. Çalışmanın sonucunda, BBCH kod ölçeğinde korelasyonun en yüksek olduğu evre çiçek tablası oluşumu evresi olduğu görülmüştür. Hesaplanan verim değerlerinin KOH'a göre 30 Haziran tarihinde NDVI 22.63 Kg, 8 Temmuz tarihinde SRre1 29.99 Kg ve 10 Temmuz tarihinde SRre1 29.12 Kg ile en iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Sentinel-2 verisinin ücretsiz imkanıyla ve kırmızı-kenar bölgede bulunan bantlarıyla, ayçiçeği bitkisinin izlenmesinde güvenirliği yüksek oranda verim tahmini yapılabileceği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
With the increase of the world's population, urbanization is increasing while farmland is decreasing. For this reason, monitoring of agricultural lands is important. The main aim of this study is to investigate the phenological stage of sunflower plant with Sentinel-2 images in the scale of the code of the Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt and CHemical industry (BBCH). In addition, suitability for yield estimation was analyzed. To this aim, sunflower parcels were identified in Zile district of Tokat province, where sunflower production is important. The boundary of the parcels were defined and four field-work was conducted to check the phenological phase of the sunflower. Sentinel-2 images were preferred due to free access acquisition of 5 days temporal resolution and 13 multi-spectral band data. Parcel based yield estimation was calculated with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Vegetation Index red-edge 1 (NDVIre1), and Simple Ratio red-edge 1 (SRre1). In the study, 23 images were acquired and the reflectance values of the parcels in each image were calculated for the sunflower phenological stage analysis. In addition, correlations between vegetation indices and yield were investigated. The Root Mean Square Error (RMSE), was taken into account as reliability measure. As a result, the stage inflorescence emergence in the BBCH code scale achieved the highest correlation. According to RMSE, the calculated yield values were found to be best with NDVI 22.63 Kg on June 30, SRre1 29.99 Kg on July 8 and SRre1 29.12 Kg on July 10th. Free-of-charge Sentinel-2 images that have red-edge bands provided high rate of reliabile sunflower yield estimation.
Benzer Tezler
- Farklı ekim bölgelerindekiayçiçeği ekili alanlarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on determining sunflower planted area by remote sensing technique in different planting zones
ECE GÖNECİ
Doktora
Türkçe
2019
ZiraatEge ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF KURUCU
- Sunflower yield estimation using synthetic aperture radar and optical data
Sentetik açıklı radar ve optik veriler kullanılarak ayçiçeği verim tahmini
İREM ECEM ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
- Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak niğde ilinde tarımsal ve kentsel alan kullanımındaki zamansal değişimin uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) entegrasyonuyla değerlendirilmesi
Evaluation of temporal change in agricultural and urban land use in niğde province using sentinel-2 satellite images with remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) integration
MUHAMMED CÜNEYT BAĞDATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriÇukurova ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EREN ÖZTEKİN
- Landsat-8 ve Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak orman yangın alanı tespiti: Muğla örneği
Determination of forest fire area by using Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images: Muğla case
BAHADIR KURNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN
- Çok bantlı uydu görüntüleri kullanılarak buğday bitkisinin incelenmesi – Ceylanpınar TİGEM örneği
Examination of wheat by using multispectral satellite data –example of Ceylanpinar TIGEM
YUNUS KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriHarran ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİZAR POLAT